Veri Temizleme Workflow'u: Eksik, Aykırı, Tip Düzeltme

Ekteki messy_data.csv dosyasını temizle.
 
Adım 1 — **Profilleme**: dosyada hangi kalite sorunları var? Tablo halinde sun.
 
Adım 2 — **Eksik değer**:
- Her sütunda eksik değer sayısı + oranı
- Strateji önerisi her sütun için (silinsin / median ile doldur / 'unknown' ata)
- Karar tablosu (sütun, strateji, gerekçe)
- Uygula
 
Adım 3 — **Tip düzeltme**:
- 'price' string olarak gelmiş ("1.299 TL"); numeric'e çevir
- 'date' farklı formatlarda ("2026-01-15", "15/01/2026"); ISO standart yap
- 'phone' formatları normalize et (+90 5XX XXX XX XX)
 
Adım 4 — **Outlier**:
- Numeric sütunlarda IQR tabanlı outlier tespiti
- Her birinin nedeni (gerçek mi, hata mı) tahmin
- Strateji: cap, sil, veya bırak
 
Adım 5 — **Duplicate**:
- Tam duplicate
- Fuzzy duplicate (örn. aynı email farklı yazılmış: " A@b.com" vs "a@b.com")
- Sil veya merge stratejisi
 
Adım 6 — **Format normalizasyonu**:
- Türkçe karakter standardizasyon
- "İstanbul", "ISTANBUL", "istanbul" → tek format
- Whitespace temizliği
 
Her adımdan sonra: "Kaç satır etkilendi" özeti.
 
Sonda: temiz CSV'yi indirilebilir hale getir, **adım adım Python kodunu** da paylaş (yorumlar Türkçe).